编译caffe时不用cudnn，就没有显卡加速了吗

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解决时间 2021-04-09 10:43

提问者网友：酱爆肉
2021-04-09 03:38

最佳答案

五星知识达人网友：想偏头吻你
2021-04-09 03:51

NVIDIACuDNN安装说明CuDNN是专门针对DeepLearning框架设计的一套GPU计算加速方案，目前支持的DL库包括Caffe，ConvNet,Torch7等。CuDNN可以在官网免费获得，注册帐号后即可下载。官网没有找到安装说明，下载得到的压缩包内也没有Readme.不过google一下就会找到许多说明。基本原理是把lib文件加入到系统能找到的lib文件夹里，把头文件加到系统能找到的include文件夹里就可以。这里把他们加到CUDA的文件夹下（参考这里）tar-xzvfcudnn-6.5-linux-R1.tgzcdcudnn-6.5-linux-R1sudocplib*/usr/local/cuda/lib64/sudocpcudnn.h/usr/local/cuda/include/执行后发现还是找不到库，报错errorwhileloadingsharedlibraries:libcudnn.so.6.5:cannotopensharedobjectfile:Nosuchfileordirectory而lib文件夹是在系统路径里的，用ls-al发现是文件权限的问题，因此用下述命令先删除软连接cd/usr/local/cuda/lib64/sudorm-rflibcudnn.solibcudnn.so.6.5然后修改文件权限，并创建新的软连接sudochmodu=rwx,g=rx,o=rxlibcudnn.so.6.5.18sudoln-slibcudnn.so.6.5.18libcudnn.so.6.5sudoln-slibcudnn.so.6.5libcudnn.so

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1楼网友：躲不过心动
2021-04-09 05:12

如果你有自信一定对的话可以不进行编译调试= =

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